【摘 要】
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脑部神经纤维追踪整合单个体素内纤维的方向信息,描绘全局的纤维走向分布,因此单个体素的方向信息决定了纤维追踪结果的准确性和完整性,而传统方法往往直接将体素主特征向量
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脑部神经纤维追踪整合单个体素内纤维的方向信息,描绘全局的纤维走向分布,因此单个体素的方向信息决定了纤维追踪结果的准确性和完整性,而传统方法往往直接将体素主特征向量方向作为体素纤维方向,却没有考虑体素张量特性,会产生较大的误差。对此,提出一种结合K-means和移动最小二乘法的纤维追踪方法。首先,根据体素的椭球模型,利用K-means聚类算法将体素聚为3类;接着,用移动最小二乘法拟合非细长椭球状体素的张量信息;最后,采用STT算法对更新后的张量场进行纤维追踪。采用两份数据进行实验结果分析:在真实临床数据中,
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